Модели и механизмы для автоматизации программирования косвенного взаимодействия агентов интеллектуальных пространств тема диссертации и автореферата по ВАК РФ 05.13.11, кандидат наук Ломов, Александр Андреевич

• Ломов, Александр Андреевич
• кандидат наук
• 2014

Оглавление диссертации кандидат наук Ломов, Александр Андреевич

Оглавление

Перечень сокращений и условных обозначений

Введение

1. Особенности разработки интеллектуальных пространств

1.1 Интеллектуальные пространства

1.2 Технологии Семантического веб для представления и обработки информации

1.3 Взаимодействие агентов в интеллектуальном пространстве

1.4 Программирование косвенного взаимодействия агентов

1.5 Выводы

2. Метод программирования косвенного взаимодействия агентов

2.1 Программирование взаимодействия агентов в терминах проблемной области на основе программной онтологической библиотеки

2.2 Модель взаимодействия агентов на основе многоэлементной. сессии для организации сетевого доступа к интеллектуальным пространствам

2.3 Модель взаимодействия агентов на основе операции подписки для отслеживания изменений информационного содержимого на уровне объектов проблемной области

2.4 Модель взаимодействия агентов на основе локальной обработки группы объектов для формирования запросов на множественные изменения в интеллектуальном пространстве

2.5 Выводы

3. Механизмы программирования косвенного взаимодействия

агентов

3.1 Механизм генерации программного кода онтологической библиотеки по онтологиям проблемной области

3.2 Механизм программирования взаимодействия на основе многоэлементной сессии

3.3 Механизм программирования взаимодействия на основе операции подписки

3.4 Механизм программирования взаимодействия на основе обработки локальной группы объектов

3.5 Выводы

4. Программное обеспечение для разработки агентов на платформе Бшаг^МЗ

4.1 Программные платформы для построения интеллектуальных пространств

4.2 Платформа ЭтаН-МЗ и программный инструмент ЭтаН^к^

4.3 Реализация механизма генерации программного кода онтологической библиотеки

4.4 Реализация механизмов программирования косвенного взаимодействия в онтологической библиотеке SmartSlog на основе специализированных моделей взаимодействия

4.4.1 Реализация механизма программирования взаимодействия на основе многоэлементной сессии

4.4.2 Поддержка ИП-интерфейсов сессией при помощи адаптеров

4.4.3 Реализация механизма программирования взаимодействия на основе операции подписки

4.4.4 Реализация механизма программирования взаимодействия на основе обработки локальной группы объектов

4.5 Применение реализованных механизмов программирования взаимодействия при разработке системы интеллектуального зала

4.6 Экспериментальные исследования библиотек SmartSlog для программирования взаимодействия агентов

4.7 Возможности разработки агентов для различных аппаратно-программных вычислительных устройств

4.8 Выводы

Заключение

Литература

116

Приложение

А Сводка доступных КР-интерфейсов для платформы 8тагЬ-М3131

Б Регистрация программы для ЭВМ

В Акты внедрения

Перечень сокращений и условных обозначений

ИП — интеллектуальное пространство.

00 — объектно-ориентированный.

ОС — операционная система.

ПО — программное обеспечение.

Процессор знаний (KP от англ. Knowledge Processor) — программный агент для интеллектуального пространства на платформе Smart-M3.

Свойство-данные — отношения между экземплярами классов и RDF-литералами или типами данных, определяемых XML Schema.

Свойство-объект — отношения между экземплярами двух классов.

Семантический веб — направление развития Всемирной паутины, целью которого является представление информации в виде, пригодном для эффективной машинной обработки.

Т-шаблон — RDF-тройка, где компоненты заменены маской.

.NET — программная платформа корпорации Microsoft для создания приложения различных типов, на различных языках программирования.

ANSI С — стандарт языка программирования С, предложенный Американским национальным институтом стандартов.

С# — объектно-ориентированный язык программирования.

CodeGen — генератор программного кода онтологической библиотеки программного инструмента SmartSlog.

IoT (Internet of Things) — концепция "Интернет физических устройств".

Java — ряд программных продуктов и спецификаций, предоставляющих систему для разработки прикладного программного обеспечения.

KP-интерфейс (Knowledge Processor Interface) — реализует клиентскую часть протокола SSAP для взаимодействия агента KP с SIB.

OSGi (Open Services Gateway Initiative) — спецификация динамической модульной архитектуры для Java-приложений.

OWL (Web Ontology Language) — язык описания онтологий для Семантического веб.

POSIX (Portable Operating System Interface for Unix) — набор стандартов, описывающих интерфейсы между прикладной программой и операционной системой.

RDF (Resource Description Framework) — модель Семантического веб для представления данных и метаданных.

RDF-тройка — утверждение о ресурсе, состоящее из трёх компонентов, имеет вид: "субъект - предикат - объект".

RPC (Remote Procédure Call) — вызов удалённых процедур.

SIB (Semantic Information Broker) — семантический информационный брокер.

Smart-МЗ — платформа с открытым исходным кодом, реализующая концепцию интеллектуальных пространств с косвенным взаимодействием агентов в 1оТ средах.

SmartSlog — программный инструмент разработки агентов на основе он-тологий проблемной области для интеллектуальных пространств на платформе Smart-МЗ.

SPARQL — язык запросов к данным, представленным на основе модели RDF.

SSAP (Smart Space Access Protocol) — протокол доступа к интеллектуальному пространству на платформе Smart-МЗ.

URI (Uniform Resource Identifier) — унифицированный идентификатор ресурсов.

UUID (Universally Unique Identifier) — уникальный универсальный идентификатор.

XML Schéma — язык описания структуры XML-документа.

Введение диссертации (часть автореферата) на тему «Модели и механизмы для автоматизации программирования косвенного взаимодействия агентов интеллектуальных пространств»

Введение

Развитие технологий Интернета физических устройств ("Интернет вещей", 1оТ) [54] и сервисно-ориентированных систем для вычислительных сред "повсеместных вычислений" (от англ. ubiquitous computing) [30] позволяет применять на практике парадигму интеллектуальных пространств. Интеллектуальное пространство (ИП) обеспечивает динамическое множество участников вычислительной среды контекстно-зависимой информацией, сервисами и персонифицированными рекомендациям [4, 30, 71, 51]. Участниками выступают автономные агенты на разнообразных устройствах вычислительной среды. Агент — это программа, прикладная логика которой основана на 1) наблюдении состояния среды и происходящих изменений, 2) интерпретации наблюдений для определения собственных действий и 3) внесении своих изменений в среду. Интеллектуальные пространства различаются по типу вычислительной среды, способу организации взаимодействия агентов и представлению разделяемого агентами информационного содержимого.

Широкое применение получили интеллектуальные пространства, разворачиваемые в локализованных физических окружениях (напр., в доме или офисе — системы Z-Wave, KNX, C-Bus). В случае открытых ИП состав участников, представленных агентами на разнообразных вычислительных устройствах, динамически меняется (напр., ИП в общественных местах — конференц-зал, зона отдыха и т.п.). Возникает проблема интероперабель-

ности (возможности взаимодействия) участников, включая вопросы как сетевого взаимодействия агентов, так и разделения ими информационного содержимого.

Выделяют интеллектуальные пространства с косвенным взаимодействием агентов на основе онтолого-ориентированного представления и обработки разделяемого агентами информационного содержимого. Такие ИП характеризуются следующими свойствами. Вычислительная среда удовлетворяет условиям 1оТ — разнообразные устройства локализованы в физическом окружении и могут выполнять сетевые коммуникации как друг с другом, так и с внешними системами. Взаимодействие агентов — косвенное, на основе базовых моделей "классная доска" [8, 70] и "публикация/подписка" [64,21]. Разработчик использует примитивы доступа агента к ИП для реализации косвенного взаимодействия, определяя обработку разделяемого информационного содержимого ИП. Последнее представлено в общем хранилище на основе модели RDF (Resource Description Framework) [20,28] и интерпретируется агентами при помощи онтологий проблемной области на языке OWL (Web Ontology Language) [76,77]. Модель RDF и OWL-онтологии наследуются из Семантического веб [25,16]. Выделяют основные типы косвенного взаимодействия: интеллектуальное соединение (ожидание некоторых событий для начала действий), централизованное хранилище (доступ к хранилищам информации), концентратор информации (получение и интеграция информации из распределенных источников) и глобальный посредник (организация обмена информацией между агентами).

Для программирования взаимодействия в логике агента в терминах

0\¥Ь-онтологий (классы, свойства, индивиды) необходимо их представление в программном коде и наборы функции для работы с этими представлениями. Создание такого представления возможно на основе модельно-ориентированного подхода [84], а функции могут быть реализованы на уровне промежуточного ПО. Онтологическая модель проблемной области определяет информационные объекты (далее — объекты), посредством которых агент взаимодействует с другими агентами. Промежуточное ПО позволяет связать такие объекты с конструкциями языка программирования и представить объекты в программном коде логики агента структурами данных [10,11,53,74]. На уровне промежуточного ПО реализуются механизмы для автоматизации программирования косвенного взаимодействия агентов с использованием объектов онтологической модели. Разработчику для использования механизмов предоставляются шаблоны программного кода. Основную сложность для построения таких механизмов создает наблюдаемое разнообразие аппаратно-программных платформ в 1оТ-средах.

Целью работы является повышение эффективности разработки агентов в терминах проблемной области за счет автоматизации программирования косвенного взаимодействия агентов на основе технологий Семантического веб и с учетом разнообразия аппаратно-программных вычислительных платформ.

В ходе исследования были поставлены и решены следующие задачи.

1. Анализ существующих методов разработки программных агентов и основных типов их взаимодействия для определения путей упрощения разработки за счет применения модельно-ориентированного подхода в условиях 1оТ-сред.

2. Разработка метода программирования косвенного взаимодействия агентов с использованием объектов онтологической модели проблемной области и механизмов программирования для упрощения реализации основных типов взаимодействия.

3. Разработка специализированных моделей косвенного взаимодействия агентов на основе базовых моделей для автоматической интеграции агентом объектов из ИП, автоматической синхронизации агентом объектов и локальной обработки агентом групп объектов с автоматическим построением запросов к ИП в виде транзакций.

4. Разработка механизмов программирования для использования предлагаемых моделей взаимодействия и автоматизации программирования логики агентов при реализации основных типов взаимодействия агентов.

5. Реализация и апробация программного инструмента для применения предлагаемых метода и механизмов программирования взаимодействия агентов с учетом разнообразия аппаратно-программных вычислительных платформ.

Объектом исследования являются программные агенты интеллектуального пространства, применяющие 1) базовые модели "классная доска", "публикация/подписка" для взаимодействия агентов и 2) ГШР-модель и 0\¥Ь-онтологии для представления и обработки разделенного информационного содержимого.

Предметом исследования являются специализированные модели косвенного взаимодействия и механизмы программирования для основных типов взаимодействия агентов, обеспечивающие 1) автоматизирован-

ную разработку программного кода логики агента с учетом разнообразия аппаратно-программных вычислительных платформ, 2) выполнение агентом интеграции, синхронизации и обработки информационного содержимого при его взаимодействии в ИП на уровне объектов онтологической модели проблемной области.

Используемые методы. Результаты выполненных в работе исследований и проектных работ основаны на методах системного программирования, объектно-ориентированном подходе к проектированию и программированию, автоматизированных системах онтологического моделирования, моделях взаимодействия и протоколах распределенных систем, технологиях Семантического веб.

Научная новизна и положения, выносимые на защиту.

1. Метод программирования косвенного взаимодействия агентов на основе онтологических библиотек, отличающийся от существующих методов поддержкой разнообразных аппаратно-программных вычислительных платформ для выполнения агентов и позволяющий автоматизировать программирование основных типов взаимодействия, реализуемых в логике агента.

2. Модель взаимодействия агентов на основе многоэлементной сессии, отличающаяся от существующих моделей поддержкой параллельных сеансов сетевого доступа с автоматической интеграцией информации в локальном хранилище агента и позволяющая организовывать и управлять группами подписок в рамках сеансов для упрощения программирования сетевых операций доступа к нескольким ИП.

3. Модель взаимодействия агентов на основе операции подписки, от-

личающаяся от существующих моделей поддержкой отслеживания изменений в ИП на уровне объектов онтологической модели с автоматической синхронизацией этих объектов в локальном хранилище агента и позволяющая уменьшить в логики агента объем программируемых сетевых операций доступа к ИП.

4. Модель взаимодействия агентов на основе локальной обработки группы объектов, отличающаяся от существующих моделей возможностью программировать операции над группой объектов онтологической модели и позволяющая автоматически формировать агенту запрос к ИП на множественное изменение в виде одной транзакции и поддерживать семантическую целостность информационного содержимого.

5. Механизмы программирования косвенного взаимодействия для логики агента в созданном программном инструменте разработки ЭтаН^к^ платформы Бтаг^-МЗ для применения предложенного метода, отличающиеся от существующих механизмов автоматизацией программирования основных типов взаимодействия в ИП на уровне объектов онтологической модели и поддерживающие разработку агентов для разнообразных вычислительных устройств.

Практическая ценность. Предложенные специализированные модели взаимодействия агентов используются в полученном методе программирования косвенного взаимодействия агентов. Механизмы программирования реализованы автором в инструменте разработки с открытым исходным кодом Бта^^ платформы БтаН-МЗ. Инструмент позволяет а) повысить качество разработки программного кода за счет связывания программных конструкций с онтологической моделью проблем-

ной области, б) снизить трудозатраты на разработку и сопровождение программных агентов и в) разрабатывать агентов для различных аппаратно-программных вычислительных платформ. В частности, инструмент SmartSlog применяется при разработке системы интеллектуального зала SmartRoom, автоматизирующей проведение мероприятий коллективной деятельности (конференции, собрания и др.).

Диссертационные исследования проводились в рамках реализации комплекса мероприятий Программы стратегического развития ПетрГУ на 2012-2016 г.г., были поддержаны грантом КА179 «Комплексное развитие регионального сотрудничества в области открытых инноваций в ИКТ» в рамках Karelia ENPI — совместной программы Европейского союза, Российской Федерации и Республики Финляндия, получили финансовую поддержку со стороны Минобрнауки России в рамках базовой части государственного задания №2014/154 в сфере научной деятельности, НИР № 1481.

Апробация работы. Основные положения и результаты диссертационной работы представлялись на международных конференциях Ореп Innovations Association FRUCT: 2011 г. (FRUCT 9, FRUCT 10), 2012 г. (FRUCT 12) и 2013 г. (FRUCT 13), семинаре «Проблемы современных информационно-вычислительных систем» в МГУ им М. В. Ломоносова, 2010 г.; международной конференции Annual International Workshop on Advances in Methods of Information and Communication Technology (AMICT), ПетрГУ, 2010 г.; международной конференции Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM), 2010 г.; конгрессе Information Systems and Technologies (IS&IT'll), 2011 г.; научных семинарах СПИИРАН, 2013-2014 гг.; научном семинаре ИИММ КНЦ РАН,

2013 г.; научном семинаре кафедры системного программирования СПбГУ,

2014 г.; научном семинаре ИПМИ КарНЦ РАН, 2014 г.

Публикации. Основные результаты по материалам диссертационной работы опубликованы в 10 печатных работах, среди них 3 работы из перечня ВАК, 1 работа индексируется в базе данных Scopus. Получено свидетельство о регистрации программы ЭВМ (выдано Федеральной службой по интеллектуальной собственности).

Структура и объем диссертации. Диссертация объемом 137 машинописных страниц состоит из введения, 4 глав, заключения, списка использованной литературы и приложения. Текст диссертации содержит 29 рисунков и 8 таблиц. Список использованной литературы содержит 98 наименований.

Во введении обосновывается актуальность работы и формулируется ее цель, приводятся основные положения, выносимые на защиту, отмечается их научная новизна, практическая значимость и приведено содержание работы по главам.

В первой главе предлагается общая характеристика решаемых в работе задач. Выполнен обзор парадигмы интеллектуальных пространств и технологий Семантического веб. Рассматриваются особенности и основные типы косвенного взаимодействия агентов в ИП. Представлены два уровня разработки логики агента при программировании косвенного взаимодействия и особенности использования промежуточного ПО, обеспечивающего программирование в терминах проблемной области. Приводятся базовые задачи программирования логики агента, возникающие при реализации основных типов взаимодействия, и варианты автоматизации решений этих

задач на уровне промежуточного ПО.

Во второй главе предлагается метод программирования косвенного взаимодействия агентов с применением программных "онтологических" библиотек в качестве промежуточного ПО. Определены шаги метода и схема использования онтологической библиотеки для разработки агента. Рассматривается емкостная и временная трудоемкость онтологической библиотеки. Предлагаются специализированные модели косвенного взаимодействия на основе многоэлементной сетевой сессии, операции подписки для отслеживания изменения объектов проблемной области и локальной обработки группы объектов. Показано, как применение таких моделей позволяет автоматизировать решение базовых задач программирования взаимодействия в логике агента.

В третьей главе представлены механизмы программирования косвенного взаимодействия в логике агента на основе предложенных метода и специализированных моделей взаимодействия. Механизм генерации программного кода онтологической библиотеки определяет построение частной онтологической модели на основе выбора объектов из онтологий проблемной области для генерации программного кода. Механизм программирования взаимодействия на основе многоэлементной сессии включает в себя схему использования сессии и операций управления для переключения в программном коде состояний (есть/нет подключение к ИП) сетевых сеансов и подписок. Механизм программирования взаимодействия на основе операции подписки для отслеживания изменений в ИП на уровне объектов проблемной области определяет, какие объекты могут быть заданы для отслеживания изменений и формат ШЭР-представлений для подписываемых

объектов и получаемых уведомлений. Механизм программирования взаимодействия на основе локальной обработки группы объектов реализует дополнительное свойство для объекта онтологической модели, в котором происходит обработка объектов и автоматическое формирование агентом запросов к ИП виде транзакции, обеспечивающих семантическую целостности информационного содержимого ИП.

В четвертой главе рассматривается платформа Бтаг^МЗ для развертывания ИП и возможности ее использования совместно с известными агентскими платформами. Для платформы Бтаг^-МЗ представлена апробация разработанных механизмов. Последние реализованы автором в программном инструменте ЭтаНвк^, который поддерживает предложенный метод разработки и позволяет генерировать онтологические библиотеки. Исследуется вопрос эффективности использования инструмента ЭтаН^к^ при разработке агентов для различных аппаратно-программных платформ. Практическая эффективность показана на примере разработки агентов системы интеллектуального зала БтаННоот для ООО "Опти-Софт". Переносной вариант системы ЭтаНПоот используется для проведения секций международных конференций Ассоциации открытых инноваций РГШСТ.

Автор выражает искреннюю признательность своему научному руководителю доценту Д. Ж. Корзуну, сформулировавшему направление исследований и оказавшему сильное влияние на структуру и стиль изложения этой работы, которая не состоялась бы без его постоянного внимания. Автор благодарен профессорам А. В. Смирнову, В. И. Городецкому и ведущему научному сотруднику А. М. Кашевнику за критические замечания в

ходе работы над диссертацией. Автор также признателен своим оппонентам — профессору А. Н. Терехову и доценту М. Г. Пантелееву.

1. Особенности разработки интеллектуальных

пространств

В главе приводится общая характеристика решаемых в работе задач. Рассматриваются интеллектуальные пространства и технологии Семантического веб, ориентированные на разработку сервисно-ориентированных систем для условий 1оТ-сред. Рассмотрены характеристические свойства интеллектуальных пространств. Отмечаются особенности исследуемых в работе интеллектуальных пространств и представлены два уровня разработки агентов для таких пространств. Определяется роль промежуточного ПО, используемого при разработке агентов. Такое ПО реализует механизмы программирования косвенного взаимодействия агентов и позволяет автоматизировать решение базовых задач программирования взаимодействия в логике агента на уровне объектов проблемной области.

1.1. Интеллектуальные пространства

Концепция повсеместных вычислений декларирует создание систем, которые естественным и незаметным для человека образом автоматизируют решение задач повседневной жизни, предугадывая потребности пользователя и адаптируясь под текущую ситуацию [97,4,14]. В такой системе используется множество информационных технологий, поддерживающих вычислительные и коммуникационные функции для различных устройств

(

в окружении человека. В рамках развития концепции повсеместных вычислений появились такие понятия как "smart environment" (умное окружение) и "smart objects" (умные объекты, вещи) [35], "intelligent space" [48,30] или "smart space" (интеллектуальное пространство) [4,31,54].

Умной вещью может быть кресло, определяющие занято ли оно или кровать, определяющая положение тела и состояние человека (спит или нет). Умные вещи также используются в 1оТ-средах [45]. В работе [2] определяется общий случай IoT-среды, где "умное окружение" с "умными вещами" представляет собой распределенную информационную систему, состоящую из а) сенсорной беспроводной сети, б) сервера для централизованного сбора информации и управления, в) сети "умных объектов", оснащенных локальными встроенными интеллектуальными системами, г) набора мобильных устройств, обеспечивающих пользовательский интерфейс для доступа к системе и сервисам.

Интеллектуальным пространством (ИП) называют вычислительную среду, которая обеспечивает находящееся в ней динамическое множество участников контекстно-зависимой информацией, разнообразными сервисами и персонифицированными рекомендациям в понятной и ненавязчивой форме и по возможности в упреждающей манере [4,30,71,51]. Необходимо отметить, что обычно ИП локализуется в рамках ограниченного физического пространства (напр., улица, дом, комната). Участниками выступают автономные агенты на разнообразных устройствах вычислительной среды. Следуя работе [51], а также работе [15], в которой приведен анализ "слабых" и "сильных" определений агента и представлены основные свойства агента (восприятие, интерпретация, действие), будем далее использовать

общий термин агент, включая в него и умные объекты, и сервисы.

В настоящее время общепринятой архитектуры ИП не существует. Один из возможных вариантов ИП рассматривается в [4]. Разнообразие участвующих вычислительных устройств, коммуникационных протоколов и источников информации требует разработки новых моделей взаимодействия агентов. Такие модели позволят системе эффективно решать задачи, связанные с динамическим участием агентов в ИП, совместным формированием информационного содержимого ИП, определением и прогнозированием контекста, поиском и построением нужных сервисов и др. [4,17,6,2,83,31,23].

Характеристические свойства и возможные подходы к их реализации показаны на рис. 1.1. Свойствами ИП выступают: вычислительная среда, модель сетевого взаимодействия и способ организации разделяемого информационного содержимого.

Свойство Подход / Модель

Организация информационного содержимого Индивидуальные хранилища участников Общее информационное хранилище

Сетевое взаимодеиствие Обмен сообщениями Публикация/ подписка Классная доска

Прямое Косвенное

Вычислительная среда Глобально Локали распределенная зованная Локальная

Вирту Физи Социально-альная ческая ориентированная

Рис. 1.1. Характеристические свойства интеллектуальных пространств.

В монографии [80] определены три типа вычислительной среды, на основе которой может разворачиваться ИП.

1. Виртуальная вычислительная среда, поддерживающая постоянный доступ агентов к необходимым сервисам (напр., к Интернет-сервисам). Программные агенты, взаимодействующие в среде, не зависят от ограничений физического окружения, так как существуют только в виртуальной среде. Агенты могут действовать как локально, так и в глобальном масштабе (удаленно) при взаимодействии с другими агентами.

2. Физическая среда (среда физических устройств) для работы агентов, которые представляют объекты реального мира в виртуальной среде. Агенты работают на устройствах различных типов, включая датчики и контроллеры (напр., система охраны для определения незаконного проникновения в помещение). Такие агенты локализованы в физическом пространстве и могут взаимодействовать как между собой, так и с внешними системами.

3. Социальная среда, где люди образуют среду для взаимодействия через агентов. Агенты могут работать на мобильных телефонах, планшетах, закрепленных на одежде устройствах. Агенты используются как средства, предоставляющие человеку помощь и рекомендации для организации социальных связей, решения совместных задач с другими людьми, проведения мероприятий и др.

В общем случае [75], ИП разворачивается на основе гибридной среды, включающей особенности трех типов вычислительной среды представленных выше. Вычислительная среда может быть локальной, локализованной или глобально распределенной. В случае локальной вычислительной среды ИП является закрытой системой и не имеет доступа к внешним системам

или источникам информации. Доступ к такому ИП осуществляется только там, где оно развернуто (напр., в доме). В случае локализованной среды ИП имеет доступ к внешним источникам информации и к ИП открыт доступ для внешних устройств. Например, ИП развернуто в ресторане — посетитель может подключиться к ИП, находясь как в помещении ресторана, так и из другого места вне ресторана. В случае глобально распределенной среды (напр., через Интернет) ИП представлено сервисами, физическое местоположение которых не определено, но они обеспечивают взаимодействующих агентов необходимой контекстной информацией.

Таким образом, ИП определяет зависимости между такими неоднородными информационными источники как (а) информация о физическом окружении с измерительных устройств (напр., сенсоры и умные объекты в доме или автомобиле), (б) информация от окружающих сервисов (напр., Интернет-сервисы), (в) персональная информация о пользователях (напр., персональный агент на мобильном телефоне). Для систем ИП предоставляет вычислительную инфраструктуру, которая "позволяет участникам накапливать и применять знания о текущем окружении и адаптироваться для улучшения деятельности в этом окружении" [30]. Такая абстракция допускает построение информационной канонической модели и предметных посредников, что обеспечивает интероперабельность при интеграции неоднородных информационных ресурсов, (см., напр., [6]). Предполагается высокий уровень масштабирования инфраструктуры, что позволяет рассматривать ИП как кандидата для реализации технологии 1оТ [54].

Агенты в ИП обмениваются информацией на основе прямого и косвенного взаимодействия. При прямом взаимодействии участники связыва-

ются друг с другом для обмена информацией. Используются вызовы удаленных процедур (RPC, от англ. Remote Procedure Call) и протоколы обмена сообщениями для передачи информации. Так, в проекте MavHome [31] используется технология CORBA. Прямое взаимодействие требует реализации для всех частных случаев (поддержка различных протоколов обмена сообщениями, необходимость поиска нужного участника). Тем самым для решения проблемы интероперабельности множества агентов выгодно использовать косвенное взаимодействие, наследуемое из асинхронной коммуникационной модели распределенных вычислений [43,38].

Косвенное взаимодействие агентов организуется через общее пространство — модель "классная доска" (blackboard) [70]. В такой модели каждый агент имеет доступ к "классной доске", на которой отражается информация, которую агент хочет сообщить другим агентам. В случае "классной доски", имеется возможность видеть систему, в которой функционируют агенты (контекст работы) в целом, что положительно сказывается на ее целостности [8]. Для ИП такой "классной доской" является ее информационное содержимое.

Для отслеживания изменений в информационном содержимом применяется модель "публикация/подписка" [64]. Агент подписывается на изменения информационного содержимого при помощи запроса (напр., поискового запроса), определяя ту информацию, в отслеживании которой он заинтересован. При изменении отслеживаемой информации агенту высылается уведомление с описанием изменений, которые произошли в информационном содержимом ИП.

Использование приведенных выше моделей косвенного взаимодей-

ствия можно видеть в проекте СЬМ [57]. Источники информации (сенсоры) передают значения своих параметров диспетчеру. Подписчики через диспетчера получают уведомления об изменениях информации.

Пример 1.1 ("Умный дом"). В качестве примера, рассмотрим систему "умный дом". В системе используются сенсоры (температура, влажность, освещенность), различное оборудование (вентилятор, кондиционер, музыкальный проигрыватель), персональные агенты пользователей (мобильные телефоны, планшеты). Агенты на различных устройствах обмениваются информацией, формируя в информационном содержимом ИП контекст работы всей системы. Анализ агентами информационного содержимого и отслеживание его изменений позволяет агентам подстраиваться под текущее состояние системы или корректировать состояние для выполнения поставленных перед ними целей. Так, персональные агенты передают в ИП информацию о человеке. Местонахождение человека может быть определено по информации в ИП, публикуемой агентами сенсоров, установленных в доме. Агенты на устройствах отслеживают местоположение человека и при нахождении его в определенной области реагируют включением/выключением света, музыки, приветствием и другими действиями.

Список литературы диссертационного исследования кандидат наук Ломов, Александр Андреевич, 2014 год

Литература

1. Александров, В. В. Методы построения информационно-логистических систем / В. В. Александров, Н. А. Андреева, С. В. Кулешов. — СПб.: Политехнический университет, 2006. — 95 с.

2. Гаврилов, А. В. Искусственный домовой. / А. В. Гаврилов // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2012. — № 2. — С. 77-89.

3. Гамма, Э. Приемы объектно-ориентированного проектирования. Паттерны проектирования. / Э. Гамма, Р. Хельм, Р. Джонсон. — СПб.: Питер, 2011.- 368 с.

4. Городецкий, В. И. Агенты и извлечение знаний из данных в интеллектуальном пространстве. / В. И. Городецкий // Сборник трудов первой международной конференции "Автоматизация управления и интеллектуальные системы и среды". — 2010. — С. 24-36.

5. Городецкий, В. И. Методология разработки прикладных многоагент-ных систем в среде МАБОК. / В. И. Городецкий, О. В. Карсаев, В. Г. Конюший и др. // Труды СПИИРАН.- 2006.- Т. 3.- С. 1132.

6. Калиниченко, Л. Методология организации решения задач над множественными распределенными неоднородными источниками информации / Л. Калиниченко // Сб. тр. межд. конф. "Современные инфор-

мационпые технологии и ИТ-образовапие". М.: МГУ.— 2005.— С. 2037.

7. Корзуи, Д. Ж. Автоматизированная модельно-ориентированная разработка программных агентов для интеллектуальных пространств на платформе БтаН-МЗ / Д. Ж. Корзун, А. А. Ломов, П. И. Ванаг // Теоретический и прикладной научно-технический о/сурнал "Программная инженерия". — 2012. - № 5. — С. 6-14.

8. Курдюков, А. А. Интеллектуальные агенты и их применения в инженерном проектировании / А. А. Курдюков // Доклады конференции САБ/САМ/РОМ. — 2001.— Режим доступа: http://labl8.ipu.ru/ рго^есЬБ/сог^erence2004.htm, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2011-05-20.

9. Ломов, А. А. Операция подписки для приложений в интеллектуальных пространствах платформы Бшаг^МЗ / А. А. Ломов, Д. Ж. Корзун // Труды СПИИРАН. - 2012. - Т. 23. - С. 439-458.

10. Разумовский, А. Использование онтологий в разработке программного обеспечения / А. Разумовский, М. Пантелеев // Сб. тр. конф. "Инженерия знаний и технологии семантического веба - 2011".— СПб.: НИУ ИТМО,2011.— С. 88-95.

11. Разумовский, А. Г. Валидация объектно-ориентированных программ с использованием онтологии / А. Г. Разумовский, М. Г. Пантелеев // Программная инженерия. — 2012. — № 7. — С. 7-13.

12. Смирнов, А. В. Онтолого-ориентированный многоагентный подход к

построению систем интеграции знаний из распределённых источников / А. В. Смирнов, Т. В. Левашова, М. П. Пашкин и др. // Информационные технологии и вычислительные системы. — 2002. — № 1. — С. 62-68.

13. Таненбаум, Э. Компьютерные сети. / Э. Таненбаум, Д. Уэзеролл. — СПб.: Питер, 2012. - 955 с.

14. Тарасов, В. От многоагентных систем к интеллектуальным организациям: философия, психология, информатика. / В. Тарасов. — М.: Еди-ториал УРСС, 2002. - 352 с.

15. Тарасов, В. Б. Агенты, многоагентные системы, виртуальные сообщества: стратегическое направление в информатике и искусственном интеллекте / В. Б. Тарасов // Новости искусственного интеллекта. — 1998. — № 2. — Режим доступа: http : //www. raai. org/library/ aiiiews/1998/2/TARAS0V.ZIP, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2013-03-14.

16. Хорошевский, В. Ф. Пространства знаний в сети интернет и semantic web / В. Ф. Хорошевский // Искусственный интеллект и принятие решений. - 2008. - № 1. - С. 80-97.

17. Юсупов, Р. М. От умных приборов к интеллектуальному пространству / Р. М. Юсупов, А. Л. Ронжин // Вестник РАН: научный и общественно-политический журнал.— 2010.— Т. 80, № 1.— С. 4551.

18. AgentOWL: Semantic Knowledge Model and Agent Architecture. /

L. Hluchy, M. Laclavik, Z. Balogh, M. Babik // Computers and Artificial Intelligence. - 2006. - T. 25, № 5. - C. 421-439.

19. Allan, R. J. DL Technical Reports: Survey of Agent Based Modelling and Simulation Tools / R. J. Allan. — 2010. — October. — 42 c.

20. Allemang, D. Semantic Web for the Working Ontologist: Effective Modeling in RDFS and OWL / D. Allemang, J. Hendler. Morgan Kaufmann. — Elsevier Science, 2011. — 384 c.

21. An RDF-Based Publish/Subscribe System / D. Shi, J. Yin, Y. Li et al. // Semantics, Knowledge and Grid, International Conference on. — 2007. — Vol. 0. - Pp. 342-345.

22. Architectural implications for context-adaptive smart spaces / P. Nixon, S. Dobson, S. Terzis, F. Wang // Proceedings of the International Workshop on Networked Applicances. - IEEE Press, 2003. — C. 156-161.

23. Balandin, S. Key properties in the development of smart spaces / S. Balandin, H. Waris // Proc. 5th Int'l Conf. Universal Access in HumanComputer Interaction (UAHCI'09). Part II: Intelligent and Ubiquitous Interaction Environments. Springer-Verlag. — 2009.— C. 3-12.

24. Bellifemine, F. L. Developing Multi-Agent Systems with JADE / F. L. Bellifemine, G. Caire, D. Greenwood. - Wiley, 2007. - 300 c.

25. Berners-Lee, T. The semantic web / T. Berners-Lee, J. Hendler, O. Lassila // Scientific American. - 2001. — T. 284, № 5. - C. 34-43.

26. Boldyrev, S. A Mechanism for Managing and Distributing Information

and Queries in a Smart Space Environment / S. Boldyrev, I. Oliver, J. Honkola // Proc. of MDMD 2009. - 2009. - May. - 10 c.

27. Bordini, R. H. Programming Multi-Agent Systems in AgentSpeak Using Jason (Wiley Series in Agent Technology) / R. H. Bordini, J. F. Hiibner, M. Wooldridge. — John Wiley & Sons, 2007.

28. Brickley, D. RDF Vocabulary Description Language 1.0: RDF Schema: Tech. rep. / D. Brickley, R. V. Guha: 2004. — 2. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/2004/EEC-rdf-schema-20040210/, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2011-01-30.

29. Caire, G. JADE Tutorial: Application-Defined Content Languages and Ontologies / G. Caire. - 2002. - C. 26.

30. Cook, D. J. How smart are our environments? an updated look at the state of the art / D. J. Cook, S. K. Das // Pervasive and Mobile Computing. — 2007. - T. 3, № 2. - C. 53-73.

31. Cook, D. J. Designing smart homes / D. J. Cook, M. Youngblood, S. K. Das / Ed. by J. C. Augusto, C. D. Nugent. — Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2006. - Pp. 165-182.

32. Denielou, P.-M. Multiparty session types meet communicating automata / P.-M. Denielou, N. Yoshida // Proceedings of the 21st European conference on Programming Languages and Systems. — ESOP'12. — Berlin, Heidelberg: Springer-Verlag, 2012. — C. 194-213.

33. The description logic handbook: theory, implementation, and applications /

Под ред. F. Baader, D. Calvanese, D. L. McGuinness и др. — New York, NY, USA: Cambridge University Press, 2003. - 574 c.

34. Developing multi agent systems on semantic web environment using seagent platform. / 0. Dikenelli, R. C. Erdur, G. Kardas et al. // ESAW / Ed. by O. Dikenelli, M. P. Gleizes, A. Ricci.— Vol. 3963 of Lecture Notes in Computer Science. — Springer, 2005. — Pp. 1-13.

35. Development of a future intelligent sweet home for the disabled / L. Ju-Jang, S. Kap-Ho, O. Changmok, B. Zenn // Artificial Life and Robotics. — 2007. — № 11.- C. 8-12.

36. DuCharme, B. Learning SPARQL / B. DuCharme; Под ред. S. St. Laurent, J. Perez.- 2011.- 258 c.

37. Euzenat, J. Ontology matching / J. Euzenat, P. Shvaiko // Springer-Verlag.-2007.- С. 341.

38. Fensel, D. Triple-space computing: Semantic web services based on persistent publication of information / D. Fensel // Proc. IFIP Int'l Conf. Intelligence in Communication Systems (INTELLCOMM 2004). —2004. — № 1. - C. 43-53.

39. Foundations of semantic web databases / C. Gutierrez, C. A. Hurtado, A. O. Mendelzon, J. Perez // J. Comput. Syst. Sei. - 2011. - Т. 77, № 3. -С. 520-541.

40. Foundations of semantic web databases / Gutierrez C., Hurtado C. A., Mendelzon A. O., Perez J. // Journal of Computer and System Sciences. — 2011. —№3.— C. 520-541.

41. Galov, I. The smartroom infrastructure: Service runtime reliability / I. Galov, D. Korzun // Proc. 14th Con}. Open Innovations Framework Program FRUCT. - 2013. - November. - C. 188-189.

42. Garlik, S. H. Sparql 1.1 query language, world wide web consortium. / S. H. Garlik, A. Seaborne, E. Prud'hommeaux. — 2013. — Режим доступа: http://www.w3.org/TE/sparqlll-query/, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2013-06-30.

43. Gelernter, D. Generative communication in Linda / D. Gelernter // ACM Transactions on Programming Languages and Systems. — 1985.— №1.-

C. 80-112.

44. Generating Modest High-Level Ontology Libraries for Smart-M3 /

D. G. Korzun, A. A. Lomov, P. I. Vanag и др. // Proc. 4th Int'l Conf. on Mobile Ubiquitous Computing, Systems, Services and Technologies (UBICOMM 2010). - 2010. - October. - C. 103-109.

45. Gomez-Goiri, A. A Triple Space-Based Semantic Distributed Middleware for Internet of Things / A. Gomez-Goiri, D. Lopez-de Ipina // Proc. 10th Int'l Con}. Current trends in web engineering (1СWE 2010). LNCS 6385. Springer- Verlag. —2010. — C. 447-458.

46. Guarino N. Formal ontology, conceptual analysis and knowledge representation / Guarino N. // International Journal of Human-Computer Studies. Special issue: the role 0} }ormal ontology in the in}ormation technology. -1995. - T. 43, № 5-6. - C. 625-640.

47. Helsinger, A. Cougaar: a scalable, distributed multi-agent architecture. /

A. Helsinger, М. Thome, Т. Wright // SMC (2). - IEEE, 2004. - Pp. 19101917.

48. Hideki, H. Present state and future of intelligent space-discussion on the implementation of rt in our environment / H. Hideki // Artificial Life and Robotics. - 2007. - № 11. - C. 1-7.

49. Integration of Smart-M3 applications: Blogging in smart conference / D. Korzun, I. Galov, A. Kashevnik и др. // Proc. 11th Int'l Conf. Next generation wired/wireless networking and J^th Int'l Conf Smart spaces (NEW2AN'll/ruSMARTll). LNCS 6869. Springer. -2011. - C. 51-62.

50. The internet of things / R. Van Kranenburg, E. Anzelmo, A. Bassi и др. // Draft paper Prepared for the 1st Berlin Symposium on Internet and Society. — 2011. — October.

51. Khushraj, D. sTuples: Semantic Tuple Spaces / D. Khushraj, O. Lassila, T. W. Finin. - IEEE Computer Society, 2004. - C. 268-277.

52. Kiljander, J. Knowledge Sharing Protocol for Smart / J. Kiljander, F. Morandi, J.-P. Soininen // International Journal of Advanced Computer Science and Applications (IJ ACS A). -2010. - T. 3, № 9.- C. 14.

53. Knublauch, H. Ontology-driven software development in the context of the semantic web: An example scenario with protege/owl / H. Knublauch // 1st International Workshop on the Model-Driven Semantic Web (MDSW2004) / Под ред. D. S. Frankel, E. F. Kendall, D. L. McGuinness. - 2004. - C. 56-84.

54. Korzun, D. Deployment of smart spaces in internet of things: Overview of the design challenges / D. Korzun, S. Balandin, A. Gurtov. — 2013. — Vol. 8121. - Pp. 48-59.

55. Korzun, D. Development of smart room services on top of smart-m3 / D. Korzun, I. Galov, S. Balandin // Proc. 14th Conf. Open Innovations Association FRUCT.- 2013.-November.- C. 83-94.

56. Korzun, D. G. SmartSlog 0.3x: New Ontology Library API and Optimization / D. G. Korzun, A. A. Lomov, P. I. Vanag // Proc. 8th Conf. Open Innovations Framework Program FRUCT.— 2010. — November. — C. 85-91.

57. Kusznir, J. Designing lightweight software architectures for smart environments / J. Kusznir, D. J. Cook // Proceedings of the Sixth International Conference on Intelligent Environments (IE 2010), Kuala Lumpur, Malaysia. - 2010. - Pp. 220-224.

58. Lassila, O. Generating rewrite rules by browsing rdf data. / O. Lassila // RuleML / Ed. by T. Eiter, E. Franconi, R. Hodgson, S. Stephens. - IEEE Computer Society, 2006. - Pp. 51-57.

59. Lomov, A. A. Smartslog Session Scheme for Smart-M3 applications / A. A. Lomov // Proc. 12th Conf. Open Innovations Association FRUCT. — 2012. - November. - C. 66-71.

60. Lomov, A. A. Ontology-based KP Development for Smart-M3 applications / A. A. Lomov // Proc. 13th Conf. Open Innovations Association FRUCT. - 2013. - April. - C. 94-100.

61. Lomov, A. A. Subscription Operation in Smart-M3 / A. A. Lomov, D. G. Korzun // Proc. 10th Conf. Open Innovations Association FRUCT and 2nd Finnish-Russian Mobile Linux Summit. — 2011. —Nov. — C. 8394.

62. Lomov, A. A. Multilingual Ontology Library Generator for Smart-M3 Application Development / A. A. Lomov, P. I. Vanag, D. G. Korzun // Proc. 9th Conf. Open Innovations Framework Program FRUCT. — 2011. — November. — C. 6-14.

63. Lynch, D. A Proactive approach to Semantically Oriented Service Discovery / D. Lynch, et al. — 2006. — 93 c.

64. The many faces of publish/subscribe / P. Eugster, P. Felber, A. Kenmarrec, G. R. // ACM Computing Surveys (CSUR).- 2003.-June. - T. 35.-C. 114-131.

65. Multilingual Ontology Library Generator for Smart-M3 Information Sharing Platform / D. G. Korzun, A. A. Lomov, P. I. Vanag h ^p. // International Journal On Advances in Intelligent Systems.— 2011.— November. - T. 4, № 3-4.- C. 68-81.

66. Multilingual ontology library generator for Smart-M3 Information Sharing Platform / D. G. Korzun, A. A. Lomov, P. I. Vanag h ^p. // International Journal On Advances in Intelligent Systems. — 2012. — T. 4, № 3. — C. 68-81.

67. Murth, M. Knowledge-based interaction patterns for semantic spaces /

M. Murth, eva Kuhn // CISIS / Под ред. L. Barolli, F. Xhafa, S. Vitabile, H.-H. Hsu. - IEEE Computer Society, 2010. - C. 1036-1043.

68. Nikolai, C. Tools of the trade: A survey of various agent based modeling platforms / C. Nikolai, G. Madey // Journal of Artificial Societies and Social Simulation. - 2009. - T. 12, № 2. - C. 2.

69. Noy, N. F. Ontology development 101: A guide to creating your first ontology. [Электронный ресурс] / N. F. Noy, D. L. McGuinness. — Электрон, дан.— Режим доступа: http://www.ksl.stanford.edu/ people/dlm/papers/ontologyl01/ontologyl01-noy-mcguinness. html, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2011-06-30.

70. Oliver, I. Personal Semantic Web Through A Space Based Computing Environment / I. Oliver, J. Honkola. — 2008. — August. — 14 c.

71. Oliver, I. Dynamic, localized space based semantic webs / I. Oliver, J. Honkola, J. Ziegler // Proc. IADIS Int'l Conf. WWW/Internet. -2008. - C. 426-431.

72. Ontologies for enterprise knowledge management / A. Maedche, B. Motik, L. Stojanovic и др. // IEEE Intelligent Systems.— 2003. —Mart.— T. 18. - C. 26-33.

73. Ontology Driven Smart Space Application Development / M. M. Saleemi, N. Diaz Rodriguez, E. Suenson et al. // Semantic Interoperability: Issues, Solutions, and Challenges, 101-125. / Ed. by S. F. Pileggi, C. Fernandez-Llatas. — River Publishers, 2012. - Pp. 1-25.

74. Ontology-Driven Software Development / Ed. by J. Z. Pan, S. Staab, U. ABmann et al. — Berlin: Springer, 2013.

75. Overview of Smart-M3 principles for application development / D. G. Korzun, S. I. Balandin, V. Luukkala и др. // Proc. Congress on Information Systems and Technologies (IS&IT'll), Conf. Artificial Intelligence and Systems (AIS'll). — T. 4. — Moscow: Physmathlit, 2011. — September. - C. 64-71.

76. Owl 2: The next step for owl / В. C. Grau, I. Horrocks, B. Motik et al. // Web Semant. - 2008. — November. - Vol. 6, no. 4. — Pp. 309-322.

77. Bechhofer, S. OWL Web Ontology Language Reference / S. Bech-hofer, F. van Harmelen, J. Hendler et al. — Электрон, дан. — 2004. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/owl-ref/, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2012-03-20.

78. Poole, J. D. Model-driven architecture: Vision, standards and emerging technologies / J. D. Poole // Workshop on Metamodeling and Adaptive Object Models. - 2001. - T. 4, № 4. - C. 337-361.

79. Poslad, S. Specifying protocols for multi-agent systems interaction. / S. Poslad // TAAS. - 2007. - Vol. 2, no. 4.

80. Poslad, S. Ubiquitous Computing: Smart Devices, Environments and Interactions / S. Poslad. — Wiley, 2009. — 502 c.

81. Powers, S. Practical RDF / S. Powers.— Beijing, Cambridge: O'Reilly, 2003. - C. 352.

82. RedSib: a Smart-M3 Semantic Information Broker Implementation / F. Morandi, L. Roffia, A. D'Elia и др. // Proc. 12th Con}. Open Innovations Association FRUCT. — 2012. — November. — C. 86-98.

83. Ronzhin, A. L. A comparative analysis of smart space prototypes functionality / A. L. Ronzhin, A. A. Karpov // Trudy SPIIRAN - SPIIRAS Proceedings. - 2013. - T. 24. - C. 277-290.

84. Schmidt, D. C. Guest editor's introduction: Model-driven engineering / D. C. Schmidt // Computer. - 2006. - Vol. 39, no. 2. - Pp. 25-31.

85. Segaran, T. Programming the Semantic Web / T. Segaran, J. Taylor, C. Evans. - Cambridge, MA: O'Reilly, 2009. - C. 302.

86. Singh, R. State of the Art Smart Spaces: Application Models and Software Infrastructure / R. Singh, P. Bhargava, S. Kain // Ubiquity.— 2006.— September. - T. 2006. - C. 7:2-7:9.

87. Smart-M3 Information Sharing Platform / J. Honkola, H. Laine, R. Brown, O. Tyrkkô // Proc. IEEE Symp. Computers and Communications. — ISCC '10.- IEEE Computer Society, 2010.-June. - C. 1041-1046.

88. Smart-M3 is a functional platform that provides a cross domain search extent for triple based information. [Электронный ресурс]. — Электрон, дан.— Режим доступа: http://smart-m3.sourceforge. net/, свободный. — Загл. с экрана.

89. SPARQL query language for RDF. — Электрон, дан. — Режим доступа: http://www.w3.org/TR/rdf-sparql-query/, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2013-10-01.

90. Staab, S. Handbook on Ontologies / S. Staab, R. Studer. — 2nd изд. — Springer Publishing Company, Incorporated, 2009. — 811 c.

91. Terekhov, A. N. Basic Technology for Creating Mobile Distributed Systems / A. N. Terekhov, A. M. Kudinov, S. I. Makarov // Proceedings of the International Workshop School of Management New Models of Business. Managerial Aspects and Enabling Technology. — 2002. — June. — С. 187-195.

92. The OSGi Alliance. OSGi Alliance Specifications / The OSGi Alliance. — 2012.— Режим доступа: http://www.osgi.org/Specifications/, свободный. — Загл. с экрана. Дата доступа: 2012-02-30.

93. Tuplespace-based computing for the semantic web: A survey of the state-of-the-art / L. Nixon, Simperl E., Krummenacher R., Martinrecuerda F. // The Knowledge Engineering Review. —2008. — № 2. — C. 181-212.

94. Using Semantic web technology in Multi-Agent systems: a case study in the TAGA Trading agent environment / Y. Zou, T. Finin, L. Ding et al. // Proceeding of the 5th International Conference on Electronic Commerce. — 2003. - September. - Pp. 95-101.

95. Vanag, P. I. SmartSlog: An ANSI С Ontology Library Generator for the Smart-M3 Platform / P. I. Vanag, A. A. Lomov, D. G. Korzun // The Annual Int'l Workshop on Advances in Methods of Information and Communication Technology (AMICT'2010). — 2010.-May. - C. 45-50.

96. Watson, A. H. Structured testing: A testing methodology using the cyclo-matic complexity metric: Tech. Rep. NIST Special Publication 500-235 /

A. H. Watson, T. J. Mccabe: National Institute of Standards and Technology (NIST), 1996.

97. Weiser, M. Hot topics—ubiquitous computing / M. Weiser // Computer. — 1993. - October. - T. 26, № 10. - C. 71-72.

98. Yu, L. A Developer's Guide to the Semantic Web. / L. Yu. — Springer, 2011.-608 c.